海洋资源对海洋经济增长的影响——基于沿海11省市面板数据门槛回归分析

姚春宇,王泽宇

(辽宁师范大学 海洋经济与可持续发展研究中心,辽宁 大连 116029)

1 引言

自新中国成立以来,我国海洋资源在补充陆地资源、缓解环境压力、支撑和引领经济增长、促进经济社会可持续发展等方面发挥了重要的作用。海洋资源是海洋经济增长的物质基础,海洋资源的配置机制和利用效率直接影响着海洋经济增长的速度。但随着社会经济的发展,沿海各省市的海洋资源禀赋差异和海洋生产要素配置比的不断变化,海洋资源在各省市间、不同阶段转化为海洋经济效益的速度和质量存在着显著差异,这在一定程度上制约了海洋资源增加对海洋经济的有效增长,阻碍了生产要素的自由流动,造成地区发展之间对海洋资源的错配和生产要素的不合理配置,甚至一些省市因生产要素配置不合理陷入了“资源诅咒”陷阱。

国内外学术界围绕海洋资源与海洋经济增长之间的关系取得了大量研究成果:国外学者对两者关系的研究主要涵盖生态学、管理学、社会学等不同学科领域。Field J G等以经济学科为基础,通过实证模型来探究以渔业资源为基础的海洋生态环境[1]、海洋资源[2-4]与海洋经济可持续利用的关系;Side J等在以管理学为导向的基础上,通过分析海洋资源开发[5]、海洋资源的直接使用[6]和海洋资源与地区管理的关系[7],探讨了海洋资源管理的有效方式;Halpern B S等在研究人类社会学方面,将人—海关系进行量化,探讨了人类活动对海洋经济的发展[8,9]、海洋资源[10]可持续利用的影响。

与国外研究相比,国内研究侧重采用尾效、耦合、向量自回归等模型定量分析了海洋资源与海洋经济增长之间的关系。孙才志、李欣[11]，王泽宇、卢雪凤、韩增林[12]通过研究发现，海洋资源对海洋经济增长存在制约作用;王泽宇、卢函、孙才志，杨林、韩科技、陈子扬利用计量模型测度了海洋资源、海洋灾害与海洋经济增长的关系[13,14];王萌、狄乾斌，盖美、聂晨、柯丽娜运用耦合协调模型和协调度模型,通过可变模糊识别模型对沿海地区经济、资源、环境进行了定量评价和综合分析[15,16]；段佩利、刘曙光、尹鹏等结合地理加权回归模型研究了沿海城市开发强度与资源环境承载力之间的耦合协调关系[17];李志伟、崔力拓等利用综合评估指数评价了集约用海对海洋资源的影响程度[18]；孙才志、张坤领、邹玮等探索了演化地区人—海关系地域系统协同演化方向及状态[19];王泽宇、卢雪凤、韩增林等基于“脱钩”的内涵,研究了我国海洋经济增长与资源消耗脱钩关系的时空格局演变规律[20]；李博、杨智、苏飞基于海洋经济脆弱性内涵出发，运用集对分析的研究方法，从合理利用海洋资源的视角提出降低海洋经济系统敏感性的有关对策[21-22]。

国外在研究海洋经济增长与海洋资源的关系方面,倾向通过框架引导将海洋资源、海洋经济增长融入到不同的学科领域之中,并将西方主流经济学模型引入到构建海洋经济总量的微观行为现象分析中，研究了海洋资源与海洋经济增长之间相互影响、相互制约的关系，但对海洋资源与海洋经济增长影响背后的成因和机理关注不够，主要停留在理论层面上，对两者间的关系缺少对其系统性、理论性的分阶段研究。这些研究多是运用计量模型等将现实海洋资源与海洋经济增长的问题归入资源经济学和海洋生态学领域，实证研究的结论也未能揭示出在不同生产要素的作用下，海洋资源对海洋经济增长影响的作用机制及分析阶段特征，同时以时间序列回归为主的检验手段不仅无法探查到引起海洋资源变动中各指标的具体门槛水平，也无法对一些引起海洋资源非单调变化的要素进行准确的估计。近年来,门槛回归计量经济模型逐渐被引申到自然资源[23]、海洋产业结构[24]等对经济增长影响的阶段性变化研究之中,但鲜有学者关注海洋资源对海洋经济增长影响方面的研究。

鉴于此,本文基于经济增长理论,建立包括海洋资源投入要素的变替代弹性生产函数,并运用面板门槛回归分析方法,探究在生产要素作用下海洋资源对海洋经济增长过程中的作用机制及阶段性变化的特点,对准确把握促进海洋经济增长的生产要素，解决海洋经济增长对生产要素的路径依赖问题，缓解“资源诅咒”现象，为提高海洋经济增长的质量制定政策和建议提供参考。

2 海洋生产要素与海洋经济增长逻辑框架

实际上,海洋生产要素的变化与海洋经济增长之间存在着非线性关系。本文基于新古典经济增长理论,解释了海洋生产要素与海洋经济增长之间的关系。在海洋经济增长初期,海洋资源促进了海洋经济的增长,为海洋其他生产投入要素提供支持,而要素革新也为海洋资源利用效率的提高提供支撑,海洋生产要素日趋合理。但伴随着海洋经济增长方式的改变,海洋资源被海洋资本、海洋劳动力、海洋科技等生产要素的替代作用日益增强,挤占了海洋资源所占比重,海洋资源对海洋经济增长的促进作用减弱,因此海洋资源对海洋经济增长的影响会因海洋生产要素的变动而发生改变。

在海洋资源产业开发利用过程中,海洋生产要素贡献率较高的区域、行业、企业可发挥空间溢出效应、规模经济效应、产业集聚效应等为本地区和周边沿海各省市涉海行业、企业等提供技术、人才等支持,从而激励产品创新、提高资源利用效率等,促进海洋相关产业的转型升级,最终提升海洋经济增长(图1)。

3 模型设计、区域概况与数据来源

3.1 模型设计

生产函数的构建:基于广义经济增长质量的内涵[25],考虑要素过多会将各单元之间的差异模糊化,降低效率分析的意义。因此,在经济增长理论的基础上,明确海洋资源、海洋资本、海洋科技、海洋劳动力对海洋经济增长产生的重要推动作用[26],并将这些推动作用同时内生到生产中，克服函数的扩展。

一般而论，VES生产函数克服了要素替代单行之和为1的缺陷,更符合现实的经济情况。因此,本文基于VES生产函数建立海洋经济增长模型,将海洋资源(MRI)和海洋科技(MT)要素引入影响海洋经济增长的投入—产出模型中,并对公式等号两边同时取对数并在λ=0、b=0处展开泰勒级数后化简得到相关计算公式:

(1)

式中,K、L分别代表资本、劳动力投入量;A、b、c为待估参数;m为规模报酬系数。进一步对式(1)进行变量置换,同时引入个体异质性的截距项和随个体与时间而改变的扰动项,建立海洋经济增长的静态面板模型:

(2)

面板门槛回归计量模型设定:式(2)是线性海洋经济增长模型,虽然在一定程度上揭示了海洋资源对海洋经济增长的影响,但却忽略了海洋资源对海洋经济增长影响的阶段性特征。为了能够全面揭示海洋资源对海洋经济增长的影响特征,本文采用Hansen的门槛回归方法[25],以门槛变量来决定不同的分界点,根据数据本身的特点来内生划分区间,避免传统方法在门槛值设定中的主观性偏误,从而得到更为可靠的结论。本文以双重门槛模型为例做以下简要说明,模型设定如下:

(3)

式中,yit为被解释变量;θ′、α5、α6为待估系数;dit为受门槛变量影响的核心解释变量;Xit为一组除dit以外对被解释变量有显著影响的变量;qit为门槛变量;τ为门槛值;ui用于反映截面个体效应;εit～Iid(0,δ2)为随机干扰项;I()为示性函数。

基于VES生产函数,为考察不同区域内不同生产要素通过作用于海洋资源而对海洋经济增长的差异化影响,将式(2)碟入式(3)中,最终得到海洋资源对海洋经济增长影响的双门槛回归模型:

lnGOPit=θ′[α0+α1lnMCit+α2lnMLit+α3(MC/ML)it+α4lnMTit+α5lnMRIit×I(qit≤τ1)+α6lnMRIit×I(τ1τ2)+ui+εit]

(4)

模型中涉及的变量界定:①被解释变量。海洋生产总值(GOP),用来反映海洋经济增长程度。②核心解释变量。海洋资源消耗量(MRI)用沿海地区海洋资源存量与人类能动作用所产生的开发利用量相结合表示,避免因单纯地将海洋经济增长制约归咎于海洋资源存量而不能有效体现人类行为在海洋资源开发中的能动作用[12],而海洋渔业、海洋油气业、海洋矿业、海洋盐业、海洋化工业、海洋交通运输业的生产自用和销售等是导致海洋资源利用量上升、促进海洋经济增长的根源,故将海洋资源划分为三个产业部门:海洋第一产业中的海洋资源(MRI1)用海洋捕捞量和海水养殖量之和表示;海洋第二产业中的海洋资源(MRI2)用海洋原油产量、海洋天然气产量、海洋原盐产量、海洋滨海砂矿产量和海洋化工产品产量之和表示;海洋第三产业中的海洋资源(MRI3)用海洋货物运输量表示,以期全面准确地反映沿海各省市海洋资源要素对海洋经济增长的影响。

控制变量根据计量模型推导过程得出:①海洋资本(MC)采用永续盘存法进行计算。对海洋固定资产投资的统计,采用以下方法进行核算:海洋固定资产投资=(海洋生产总值/地区生产总值)×地区固定资产投资[26]。②海洋劳动力(ML)采用涉海就业人数表示。③海洋资本劳动比率(MCL)采用海洋资本与海洋劳动力数据的比值表示,反映生产中最基本的资源配置。④海洋科技(MT)采用沿海地区海洋科研机构经费收入表示。

3.2 研究区域概况与数据来源

本文研究区域为我国沿海11省市(因数据缺失故不包括香港和澳门特别行政区、台湾地区)，包括天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、广西和海南，数据来源于2007—2016年的《中国海洋统计年鉴》。为消除通货膨胀率的影响,本文以2006年为基期,采用价格指数对变量数据进行了平减。

4 实证与结果分析

4.1 门槛检验

本文运用Stata14.0对我国2006—2015年面板数据进行检验；所有变量均通过5%显著性水平检验,强烈拒绝存在单位根的原假设,故原有序列是平稳的。Hansen要求使用固定效应模型,通过Hausman检验得到对应的P<0.05,显著拒绝原假设,故采用固定效应模型。本文分别以MC、ML、MT、MCL为门槛变量,检验了我国沿海11省市在海洋第一、二、三产业中海洋资源对海洋经济增长的阶段性影响。门槛效果检验结果见表1。

表1 门槛效应检验

注:括号上方的数字为门槛检验对应的F统计量,括号内是t统计量;***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平下显著(下同);Bootstrap次数为500。

从表1可见，在5%的显著性水平下,海洋资本均未通过显著性检验,不存在门槛;海洋劳动力均通过单门槛检验,存在单一门槛,并且在海洋第二产业中的海洋资源存在双重门槛;海洋科技仅在海洋第二产业中的海洋资源通过单门槛检验,存在单一门槛;海洋资本劳动力比率仅在海洋第一产业中的海洋资源存在单一门槛;海洋第一、二产业中的海洋资源通过单门槛检验,存在单一门槛。其次,对门槛估计值进行检验，各门槛值的估计结果和95%置信区间见表2。

4.2 实证分析

以海洋资本为门槛变量:由表2可知,MRI1、MRI2、MRI3对海洋经济增长均不存在门槛值。结合表3,通过观察OLS线性回归可知,在MRI1、MRI2、MRI3的模型中,海洋资本投入对海洋经济增长起促进作用。即每增加1个单位海洋资本投入,海洋经济将增长2.959、2.850和3.016个单位,表明现阶段我国海洋经济增长仍依靠海洋资本的大量投入,今后应以海洋资本为载体,通过提高劳动力素质,提高海洋科学技术等,发挥对海洋资源的替代作用,缓解海洋经济增长对资本的依赖。

表2 门槛值估计结果及置信区间

表3 海洋三次产业中海洋资源模型估计结果

以海洋劳动力为门槛变量:由表3可知,MRI1对海洋经济增长的影响由显著为正转变为不显著。当海洋劳动力低于门槛值4.524时,MRI1对海洋经济增长产生促进作用。即MRI1每增加1个单位,海洋经济增长3.443个单位。但此时没有省市在这一门槛值范围内,说明2015年海洋劳动力供过于求。海洋劳动力投入过多,使人均海洋资源和资本减少,人均产出减少,进而导致海洋经济增长动力不足。当海洋劳动力高于门槛值4.524时,MRI1对海洋经济增长未通过参数估计值检验,即MRI1对海洋经济增长的作用不明显。

由表3可知,随着海洋劳动力投入的增加,MRI2与海洋经济增长之间呈现扁“S”型关系。当海洋劳动力低于门槛值4.524时,MRI2对海洋经济增长产生制约作用。即MRI2每增加1个单位,海洋经济增长萎缩0.614个单位。2015年所有沿海省市均跨过这一阶段。当海洋劳动力处于门槛值4.524与4.792之间时,2015年仅河北和广西两省处于MRI2对海洋经济增长产生制约作用的第二阶段。MRI2每增加1个单位,海洋经济增长萎缩0.023个单位。河北和广西应根据海洋劳动力现实状况,增加对海洋劳动力的投入量,从而跨越门槛值进入MRI2促进海洋经济增长的阶段;当海洋劳动力超过门槛值4.792时,MRI2对海洋经济增长的参数估计值并不显著,但此时MRI2对海洋经济增长的系数值已由负向转变为正向。2015年天津、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南都处于这一阶段。由表3可知,MRI3对海洋经济增长的作用均不显著。2015年沿海11个省市均处于大于门槛值5.152的MRI3对海洋经济增长不显著的第二阶段。海洋交通运输业属传统产业,集聚劳动力过多,低水平盲目发展致使海洋资源浪费严重,产业发展环境日趋恶劣。

以海洋科技为门槛变量:由表3可知,海洋科技投入的不断增加,使MRI2对海洋经济增长的影响由负显著转变为正显著,并呈现“U”型曲线。当海洋科技低于门槛值4.936时,MRI2对海洋经济增长产生显著的制约作用。即MRI2每增加1个单位,海洋经济增长萎缩0.018个单位。2015年河北、辽宁、浙江、福建、广西和海南处于MRI2对海洋经济增长产生显著制约作用阶段。海洋科技要素投入不足,会导致资源的利用滞留在依靠劳动力和资本投入来发展海洋经济增长的落后状态。当海洋科技超过门槛值4.936时,MRI2对海洋经济增长的作用方式发生逆转。即MRI2每增加1个单位,海洋经济增长0.141个单位。2015年上海和山东跨过海洋科技门槛值排在前列,天津、江苏、广东次之。上述省市海洋资源对海洋经济增长产生促进作用,但整体水平较低。吸收研究型海洋专业高科技人才,创造良好的科技创新环境,是实现各省市跨越门槛值,进入MRI2促进海洋经济增长第二阶段的关键。由表2可知,随着海洋科技投入的增加,MRI1和MRI3与海洋经济增长不存在门槛值。结合表3,通过观察OLS线性回归可以看出,海洋科技对海洋经济增长的作用不显著。在海洋科技投入不断增加的情况下,未能实现海洋资源对海洋经济增长的有效促进。

以海洋资本劳动比率为门槛变量的回归结果分析:由表3可知,随着海洋资本劳动比率的不断提高,MRI1对海洋经济增长的影响由负向显著转变为正向,呈现倒“U”型曲线。当资本劳动比率低于门槛值-1.40%时,MRI1对海洋经济增长产生负面效应,2015年所有省市均跨过第一阶段门槛值;当资本劳动比率处于门槛值-1.40%与2.00%之间时,MRI1对海洋经济增长转变为正向效应,系数值为0.024,但正向效应不显著。2015年辽宁、上海、浙江、山东和广东五省市处于MRI1对海洋经济增长的正向效应影响不显著的第二阶段。当资本劳动比率超过门槛值2.00%时,系数值为0.121,正向效应进一步增大。2015年天津、河北、江苏、福建、广西和海南处于MRI1对海洋经济增长影响不显著的第三阶段,说明上述各省仍需提高海洋资本劳动比率,从而跨越门槛值,进入MRI1促进海洋经济增长的阶段。

由表2可知,MRI2、MRI3对海洋经济增长的作用不存在门槛值。结合表3,通过观察OLS线性回归可知,在MRI2、MRI3的模型中,海洋资本劳动比率的系数值分别为2.218和2.307,海洋劳动资本比率每增加1%,将使海洋经济增长萎缩0.022%和0.023%,表明海洋资本劳动比率会抑制海洋经济增长。

5 结论与政策启示

结论：①目前海洋资本对海洋经济增长的促进作用显著，现阶段海洋经济的增长仍主要依靠资本的投入。②以海洋劳动力作为门槛变量， 2015年，沿海11省市均跨越第一门槛值，进入到对海洋经济增长影响不显著的阶段；海洋第二产业仅河北、广西处于第二阶段，其他省市均跨越门槛值到第三阶段；沿海省市海洋第三产业均跨越门槛值。③以海洋科技作为门槛变量，2015年海洋第二产业河北、辽宁、浙江、福建、广西和海南处于第一阶段，天津、上海、江苏、山东和广东处于跨越门槛值的第二阶段。海洋第一、三产业中的海洋资源对海洋经济增长不存在门槛值，在海洋第一、三产业海洋资源模型中，海洋科技投入对海洋经济增长的作用不显著。④以海洋资本劳动比率作为门槛变量，2015年海洋第一产业仅辽宁、上海、浙江、山东和广东处于第二阶段，天津、河北、江苏、福建、广西和海南跨越第二门槛值。海洋第二、三产业中的海洋资源对海洋经济增长不存在门槛值，在海洋第二、三产业海洋资源模型中，海洋资本劳动比率对海洋经济增长产生了一定的制约作用。

政策启示：①海洋经济增长对海洋资本投入仍存在着明显的路径依赖、海洋资本劳动比率失衡的问题。现阶段，我国海洋经济增长仍以资金密集型和劳动力密集型的传统海洋产业发展为主，而以要素边际效用递减规律注定了以资本为驱动的海洋经济增长方式的不可持续性。因此，要推进海洋经济向内涵扩大再生产转型，当地政府一方面要适当抬高海洋资本进入市场的准入门槛，同时在制定政策时应区分民企和国企，避免对海洋资本政策实施“一刀切”；另一方面要加强海洋科技创新体系建设，攻克海洋产业优化升级的核心技术，充分发挥科学技术在海洋经济增长中的作用，从而促进我国海洋经济从资金、资源依赖型向技术驱动型转变。②我国海洋资源存在“资源诅咒”现象，并随着生产要素变化对海洋经济增长的影响发生改变。我国海洋经济对海洋资源具有高度依赖性，大量消耗海洋资源带动海洋经济增长的生产方式是不可持续的，因此需要采取措施对海洋生产要素配置比进行合理调控，制定和落实差异化的地区政策。目前我国海洋经济发展程度较高的省市，应加大技术研发、人才培养方面的支持力度，尤其应加大对国内外科技人才的投资力度，促进跨区域间海洋经济与技术的交流合作，通过区域间知识溢出效应破解要素投入的边际效用递减，实现边际效用递增。但对海洋经济发展水平较落后、资源得不到充分利用的省市来说，由于生产要素等指标未达到能够充分发挥海洋资源效益的门槛值，导致海洋资源不能有效促进海洋经济增长。因此，应以培养吸收能力为主，提高人力资本水平，合理调控海洋经济增长速度和发展规模，加速海洋资源由生产要素向消费要素的转变，使其达到“门槛”之上，以利于这些省市海洋资源效益最大化的发挥。